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加工奶制品的生产计划数学建模论文摘要

发布时间:2024-07-07 08:54:55

加工奶制品的生产计划数学建模论文摘要

问题 一奶制品加工厂用牛奶生产 两种奶制品,1桶牛奶可以在设备甲上用12小时加工成3公斤 ,或者在设备乙上用8小时加工成4公斤 。根据市场需求,生产的 , 全部能售出。且每公斤 获利24元,每公斤 获利16元。现在加工厂每天得到50桶牛奶的供应,每天正式工人总的劳动时间为480小时,并且设备甲每天至多能加工100公斤 ,设备乙的加工能力没有限制。试为该场制订一个生产计划,使每天获利最大,并进一步讨论以下3个附加问题:1) 若用35元可以买到1桶牛奶,应否作这项投资?若投资,每天最多购买多少桶牛奶?2) 若可以聘用临时工人以增加劳动时间,付给临时工人的工资最多是每小时几元?3) 由于市场需求的变化,每公斤 的获利增加到30元,应否改变生产计划?问题分析 这个优化问题的目标是使每天获利最大,要作的决策是生产计划,即每天用多少桶牛奶生产A1 ,用多少桶牛奶生产A2(也可以是每天生产多少公斤A1 ,多少公斤A2 ),决策受到3个条件的限制:原料(牛奶)供应、劳动时间、设备甲的加工能力。按题目所给,将决策变量、目标函数和约束条件用数学符号及式子表示出来,就可得到下面的模型。基本模型决策变量:设每天用 x1桶牛奶生产A1 ,用x2 桶牛奶生产A2 。目标函数:设每天获利为 Z元。 桶牛奶可生产3 x1公斤 ,获利24×3x1 ,x2 桶牛奶可生产4 x2公斤 ,获利16×4x2 ,故z=72x1+64x2 。约束条件:原料供应 生产 A1,A2 的原料(牛奶)总量不得超过每天的供应,即 x1+x2≤50桶;劳动时间 生产 A1,A2 的总加工时间不得超过每天正式工人总的劳动时间,即 12x1+8x2≤480小时;设备能力 的产量不得超过设备甲每天的加工能力,即 3x1≤100;非负约束 x1 ,x2 均不能为负值,即x1 ≥0,x2 ≥0综上可得 max z=72x1+64x2 (1) x1+x2 ≤50 (2) 12x1+8x2≤480 (3) 3x1≤100 (4) x1≥0, x2≥0 (5)这就是该问题的基本模型。由于目标函数和约束条件对于决策变量而言都是线性的,所以称为线性规划(Linear Programming,简记作LP)。

这个是简单的线性规划问题,那些步骤就不给你写了,你可以参照下历年优秀论文来写,现在来写解题过程: 设生产甲产品x,生产乙产品y。 max 20x+30y x+2y<=20 5x+4y<=70 以上就是该问题的模型,下面用LINGO来求解(LINGO是用来求线性规划问题的软件,此题可以用LINDO来解,但是我没有LINDO,所以用LINGO) 程序: model: max=20*x+30*y; x+2*y<20; 5*x+4*y<70; 程序运行求得的结果是: Global optimal solution found at iteration: 0 Objective value: 0000 Variable Value Reduced Cost X 00000 000000 Y 000000 000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 0000 000000 2 000000 66667 3 000000 666667 此题较简单,用LINDO求解是比较好的选择,可以直接查看影子价格之类的东西。 若要按照数学建模论文格式写的话,你去数学中国找优秀论文来参考,再者此题跟姜启源《数学模型》第三版的第4章的1节奶制品的生产与销售类似,可以找来看看。

加工奶制品的生产计划数学建模论文

问题 一奶制品加工厂用牛奶生产 两种奶制品,1桶牛奶可以在设备甲上用12小时加工成3公斤 ,或者在设备乙上用8小时加工成4公斤 。根据市场需求,生产的 , 全部能售出。且每公斤 获利24元,每公斤 获利16元。现在加工厂每天得到50桶牛奶的供应,每天正式工人总的劳动时间为480小时,并且设备甲每天至多能加工100公斤 ,设备乙的加工能力没有限制。试为该场制订一个生产计划,使每天获利最大,并进一步讨论以下3个附加问题:1) 若用35元可以买到1桶牛奶,应否作这项投资?若投资,每天最多购买多少桶牛奶?2) 若可以聘用临时工人以增加劳动时间,付给临时工人的工资最多是每小时几元?3) 由于市场需求的变化,每公斤 的获利增加到30元,应否改变生产计划?问题分析 这个优化问题的目标是使每天获利最大,要作的决策是生产计划,即每天用多少桶牛奶生产A1 ,用多少桶牛奶生产A2(也可以是每天生产多少公斤A1 ,多少公斤A2 ),决策受到3个条件的限制:原料(牛奶)供应、劳动时间、设备甲的加工能力。按题目所给,将决策变量、目标函数和约束条件用数学符号及式子表示出来,就可得到下面的模型。基本模型决策变量:设每天用 x1桶牛奶生产A1 ,用x2 桶牛奶生产A2 。目标函数:设每天获利为 Z元。 桶牛奶可生产3 x1公斤 ,获利24×3x1 ,x2 桶牛奶可生产4 x2公斤 ,获利16×4x2 ,故z=72x1+64x2 。约束条件:原料供应 生产 A1,A2 的原料(牛奶)总量不得超过每天的供应,即 x1+x2≤50桶;劳动时间 生产 A1,A2 的总加工时间不得超过每天正式工人总的劳动时间,即 12x1+8x2≤480小时;设备能力 的产量不得超过设备甲每天的加工能力,即 3x1≤100;非负约束 x1 ,x2 均不能为负值,即x1 ≥0,x2 ≥0综上可得 max z=72x1+64x2 (1) x1+x2 ≤50 (2) 12x1+8x2≤480 (3) 3x1≤100 (4) x1≥0, x2≥0 (5)这就是该问题的基本模型。由于目标函数和约束条件对于决策变量而言都是线性的,所以称为线性规划(Linear Programming,简记作LP)。

因为乙每个比甲每个多赚10元,所以多做乙。乙:a 2kg b 4kg 设乙做x个得算式:2x小于等于20,4x小于等于70得x小于等于10,x小于等于5 小小取小得x小于等于10因为x越大越好,但又不大于10,所以x等于10当x等于10时:a用了20kg(用完)b用了40,因为a已用完因此不能再做甲了乙30元每个,做10个 30*10=300元答:最多赚300元。仅供参考,最好还是问一下老师,

加工奶制品的生产计划数学建模论文推广与应用

数学建模是有数据的,方法也有很多种,看看统计什么的,再有就是管理学上的一些数学模型

听数学建模课的感想 今年,我选修了数学建模这门课,因为我感觉数学建模是非常有用的一门课,而且我对数学建模也非常感兴趣。在学习的过程中,我获得了很多知识,对我有非常大的提高。同时我有了一些感想和体会。 数学建模属于一门应用数学,学习这门课要求我们学会如何将实际问题经过分析、简化转化为一个数学问题,然后用适当的数学方法去解决。数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。为了使描述更具科学性,逻辑性,客观性和可重复性,人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象,这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。 在学习中,我知道了数学建模的过程,其过程如下:(1)模型准备:了解问题的实际背景,明确其实际意义,掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。(2) 模型假设:根据实际对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的简化,并用精确的语言提出一些恰当的假设。(3) 模型建立:在假设的基础上,利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系,建立相应的数学结构。(尽量用简单的数学工具)(4) 模型求解:利用获取的数据资料,对模型的所有参数做出计算(估计)。(5) 模型分析:对所得的结果进行数学上的分析。(6) 模型检验:将模型分析结果与实际情形进行比较,以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合,则要对计算结果给出其实际含义,并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设,再次重复建模过程。(7) 模型应用:应用方式因问题的性质和建模的目的而异。 我还了解到学习数学建模的意义是: 1、培养创新意识和创造能力 2、训练快速获取信息和资料的能力 3、锻炼快速了解和掌握新知识的技能 4、培养团队合作意识和团队合作精神 5、增强写作技能和排版技术 6、荣获国家级奖励有利于保送研究生 7、荣获国际级奖励有利于申请出国留学 在学习了数学建模后,我有了很多体会,我认为数学建模带给我的是现在的指示,发散性思维,各种研究方法和手段。特别是对我们未来人生的奠基作用,毫不夸张地说,我们将在以后的人生享受它的思慧!通过数学建模,我学会了“我们”,培养了“三人同心,其利断金”的团队精神,数学建模教会了我顽强和忍耐,教会我做事谨慎,言如其实,教会我凡事要有自己的创新,不能局限于俗套,它还教会我踏踏实实做人,认认真真做事。 是数学建模让我提高了自己,在今后,我会用数学建模的思想去思考问题。我相信,我会进步更多的!我永远不会忘了我的数学建模课! 这是我写的,你看能不能用

问题 一奶制品加工厂用牛奶生产 两种奶制品,1桶牛奶可以在设备甲上用12小时加工成3公斤 ,或者在设备乙上用8小时加工成4公斤 。根据市场需求,生产的 , 全部能售出。且每公斤 获利24元,每公斤 获利16元。现在加工厂每天得到50桶牛奶的供应,每天正式工人总的劳动时间为480小时,并且设备甲每天至多能加工100公斤 ,设备乙的加工能力没有限制。试为该场制订一个生产计划,使每天获利最大,并进一步讨论以下3个附加问题:1) 若用35元可以买到1桶牛奶,应否作这项投资?若投资,每天最多购买多少桶牛奶?2) 若可以聘用临时工人以增加劳动时间,付给临时工人的工资最多是每小时几元?3) 由于市场需求的变化,每公斤 的获利增加到30元,应否改变生产计划?问题分析 这个优化问题的目标是使每天获利最大,要作的决策是生产计划,即每天用多少桶牛奶生产A1 ,用多少桶牛奶生产A2(也可以是每天生产多少公斤A1 ,多少公斤A2 ),决策受到3个条件的限制:原料(牛奶)供应、劳动时间、设备甲的加工能力。按题目所给,将决策变量、目标函数和约束条件用数学符号及式子表示出来,就可得到下面的模型。基本模型决策变量:设每天用 x1桶牛奶生产A1 ,用x2 桶牛奶生产A2 。目标函数:设每天获利为 Z元。 桶牛奶可生产3 x1公斤 ,获利24×3x1 ,x2 桶牛奶可生产4 x2公斤 ,获利16×4x2 ,故z=72x1+64x2 。约束条件:原料供应 生产 A1,A2 的原料(牛奶)总量不得超过每天的供应,即 x1+x2≤50桶;劳动时间 生产 A1,A2 的总加工时间不得超过每天正式工人总的劳动时间,即 12x1+8x2≤480小时;设备能力 的产量不得超过设备甲每天的加工能力,即 3x1≤100;非负约束 x1 ,x2 均不能为负值,即x1 ≥0,x2 ≥0综上可得 max z=72x1+64x2 (1) x1+x2 ≤50 (2) 12x1+8x2≤480 (3) 3x1≤100 (4) x1≥0, x2≥0 (5)这就是该问题的基本模型。由于目标函数和约束条件对于决策变量而言都是线性的,所以称为线性规划(Linear Programming,简记作LP)。

奶制品加工问题数学建模论文

数学建模是有数据的,方法也有很多种,看看统计什么的,再有就是管理学上的一些数学模型

设X桶生产A ,Y桶用来生产B,则目标函数为max 3*x*24+16*y*4约束条件X+Y≤503X≤10012X+8Y≤480关于牛奶,不一定生产一定要按整桶生产,可以分倒出来,所以不用取整。如果要取整也可以,要加取整的约束。目标函数和约束条件都已知后,通过LINDO软件或者matlab或者用手画线性规划都可以,可以解出来X=20,Y=30下面三个问号可以另外设几个0-1变量来解决,在此省略,要是实在做不出的话可以追问,谢谢

数学建模问题论文奶制品

这个是简单的线性规划问题,那些步骤就不给你写了,你可以参照下历年优秀论文来写,现在来写解题过程: 设生产甲产品x,生产乙产品y。 max 20x+30y x+2y<=20 5x+4y<=70 以上就是该问题的模型,下面用LINGO来求解(LINGO是用来求线性规划问题的软件,此题可以用LINDO来解,但是我没有LINDO,所以用LINGO) 程序: model: max=20*x+30*y; x+2*y<20; 5*x+4*y<70; 程序运行求得的结果是: Global optimal solution found at iteration: 0 Objective value: 0000 Variable Value Reduced Cost X 00000 000000 Y 000000 000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 0000 000000 2 000000 66667 3 000000 666667 此题较简单,用LINDO求解是比较好的选择,可以直接查看影子价格之类的东西。 若要按照数学建模论文格式写的话,你去数学中国找优秀论文来参考,再者此题跟姜启源《数学模型》第三版的第4章的1节奶制品的生产与销售类似,可以找来看看。

问题 一奶制品加工厂用牛奶生产 两种奶制品,1桶牛奶可以在设备甲上用12小时加工成3公斤 ,或者在设备乙上用8小时加工成4公斤 。根据市场需求,生产的 , 全部能售出。且每公斤 获利24元,每公斤 获利16元。现在加工厂每天得到50桶牛奶的供应,每天正式工人总的劳动时间为480小时,并且设备甲每天至多能加工100公斤 ,设备乙的加工能力没有限制。试为该场制订一个生产计划,使每天获利最大,并进一步讨论以下3个附加问题:1) 若用35元可以买到1桶牛奶,应否作这项投资?若投资,每天最多购买多少桶牛奶?2) 若可以聘用临时工人以增加劳动时间,付给临时工人的工资最多是每小时几元?3) 由于市场需求的变化,每公斤 的获利增加到30元,应否改变生产计划?问题分析 这个优化问题的目标是使每天获利最大,要作的决策是生产计划,即每天用多少桶牛奶生产A1 ,用多少桶牛奶生产A2(也可以是每天生产多少公斤A1 ,多少公斤A2 ),决策受到3个条件的限制:原料(牛奶)供应、劳动时间、设备甲的加工能力。按题目所给,将决策变量、目标函数和约束条件用数学符号及式子表示出来,就可得到下面的模型。基本模型决策变量:设每天用 x1桶牛奶生产A1 ,用x2 桶牛奶生产A2 。目标函数:设每天获利为 Z元。 桶牛奶可生产3 x1公斤 ,获利24×3x1 ,x2 桶牛奶可生产4 x2公斤 ,获利16×4x2 ,故z=72x1+64x2 。约束条件:原料供应 生产 A1,A2 的原料(牛奶)总量不得超过每天的供应,即 x1+x2≤50桶;劳动时间 生产 A1,A2 的总加工时间不得超过每天正式工人总的劳动时间,即 12x1+8x2≤480小时;设备能力 的产量不得超过设备甲每天的加工能力,即 3x1≤100;非负约束 x1 ,x2 均不能为负值,即x1 ≥0,x2 ≥0综上可得 max z=72x1+64x2 (1) x1+x2 ≤50 (2) 12x1+8x2≤480 (3) 3x1≤100 (4) x1≥0, x2≥0 (5)这就是该问题的基本模型。由于目标函数和约束条件对于决策变量而言都是线性的,所以称为线性规划(Linear Programming,简记作LP)。

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